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Qwen3.5-397B-A17B에 접근하는 방법: 개발자를 위한 완벽 가이드

작성자 / / LLM / 5 분 읽기
Qwen3.5-397B-A17B에 접근하는 방법: 개발자를 위한 완벽 가이드
목차
  1. Qwen3.5-397B-A17B란 무엇인가?
  2. 성능 벤치마크
  3. Qwen3.5-397B-A17B에 액세스하는 방법
  4. 결론

대규모 Mixture-of-Experts (MoE) 모델은 엔터프라이즈 AI의 가능성을 재정의하고 있습니다. 그 중에서도 Qwen3.5-397B-A17B는 현재 사용 가능한 가장 강력한 오픈 대형 언어 모델 중 하나로, 전례 없는 규모에서 최첨단 추론, 코딩 및 다국어 기능을 제공합니다.

이 가이드에서는 다음을 설명합니다:

  • Qwen3.5-397B-A17B란 무엇인가
  • 벤치마크에서의 성능
  • 액세스 및 배포를 위한 4가지 실용적인 방법

지금 Qwen3.5-397B-A17B 사용해보기!

Qwen3.5-397B-A17B란 무엇인가?

Qwen3.5-397B-A17B는 알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 개발한 플래그십 오픈 웨이트 모델로, 선형 어텐션과 희소 Mixture-of-Experts (MoE) 설계를 결합한 최첨단 하이브리드 아키텍처를 활용하여 최첨단 추론, 코딩 및 멀티모달 기능을 제공합니다. 총 3970억 개의 방대한 파라미터에도 불구하고, 이 모델은 순방향 패스당 170억 개의 파라미터만 활성화하여 뛰어난 추론 효율성을 달성하며, 높은 성능을 유지하면서도 계산 비용을 크게 절감합니다. 또한 다국어 지원을 119개 언어에서 201개 언어 및 방언으로 확장하여 글로벌 접근성을 향상시켰습니다.
속성 세부 정보
조직 알리바바 클라우드 – Qwen 팀
출시일 2026년 2월
파라미터 총 397B, 토큰당 활성 17B
아키텍처 하이브리드: 선형 어텐션 (Gated Delta Networks) + 희소 MoE
컨텍스트 창 기본 256K, 약 100만 토큰까지 확장 가능
입력 기능 텍스트, 이미지, 비디오
출력 기능 텍스트
언어 지원 201개 언어 및 방언

성능 벤치마크

Qwen3.5-397B-A17B는 최첨단 추론, 코딩 및 멀티모달 이해를 위해 설계되었으며, 공개 기술 보고서에 따르면 주요 학술, 수학 및 코드 생성 벤치마크에서 일관되게 강력한 성능을 보여주며, 평가 결과는 시간이 지남에 따라 계속 진화하고 있습니다.

Qwen3.5-397B-A17B의 벤치마크

출처: Qwen

에이전트 지능 및 도구 사용

Qwen3.5는 특히 AI가 자율 어시스턴트 역할을 하는 “에이전트 워크플로” 작업에 맞게 설계되었습니다.

  • 탁월한 검색: **BrowseComp(78.6)**에서 큰 우위를 점하며 Gemini 3 Pro(59.2)를 크게 능가하며, 이는 웹 리서치 능력이 뛰어나다는 것을 의미합니다.
  • 신뢰할 수 있는 도구 상호작용: 도구 호출에서 BFCL V4(72.9) 1위를 차지했으며, 명령어 수행에서 IFBench(76.5) 높은 신뢰성을 보여줍니다.
  • 경쟁력 있는 코딩: Claude Opus 4.5가 SWE-bench(80.9) 및 **Terminal-Bench 2(59.3)**에서 약간의 우위를 유지하고 있지만, Qwen3.5는 각각 76.4 및 52.5로 최상위 경쟁자로서 복잡한 엔지니어링 작업을 처리할 수 있음을 입증합니다.

멀티모달 및 시각적 능력

네이티브 멀티모달 모델인 Qwen3.5는 비전 기반 논리 분야의 현재 선두주자에 도전합니다.

  • 문서 전문가: **OmniDocBench v1.5(90.8)**에서 업계 선두주자로, 복잡한 문서 인식 및 이해에서 GPT-5.2(85.7) 및 Gemini 3 Pro(88.5)를 능가합니다.
  • 시각적 논리: MMMU-Pro에서 79.0을 기록, GPT-5.2(79.5)와 거의 동등하며 고급 시각적 추론에서 Gemini 3 Pro(81.0)와 매우 경쟁력 있습니다.
  • 비디오 추론: Video-MME에서 87.5의 강력한 점수를 제공하며, Gemini 3 Pro(88.4)와 어깨를 나란히 합니다.

핵심 언어 및 일반 지능

  • 고급 지식: MMMLU 점수 88.5로 Qwen3-Max-Thinking(84.4)보다 더 넓은 다국어 지식을 보여줍니다.
  • 과학적 추론: GPQA Diamond에서 88.4의 세계적 수준의 점수를 달성하여 대학원 수준의 과학 질문을 처리할 수 있음을 입증했지만, GPT-5.2(92.4)의 특화된 추론에는 여전히 약간 뒤쳐집니다.
  • 구체화된 추론: **ERQA 점수(67.5)**는 이전 Qwen 버전에 비해 크게 향상되어 상황 추론 능력이 성장하고 있음을 보여줍니다.

Qwen3.5-397B-A17B에 액세스하는 방법

방대한 크기로 인해 Qwen3.5-397B-A17B에 액세스하려면 상당한 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 아래는 이를 사용하는 네 가지 실용적인 방법입니다.

옵션 1: 플레이그라운드 (배포 불필요)

인프라를 설정하지 않고 빠르게 Qwen3.5-397B-A17B를 테스트하려면 호스팅된 플레이그라운드 인터페이스를 통해 사용하는 것이 가장 쉬운 방법입니다.

Novita AI 플레이그라운드를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:

  • 브라우저에서 Qwen3.5-397B-A17B와 직접 상호작용
  • 온도, top-p, 최대 토큰 조정
  • 추론, 코딩 또는 다국어 작업에 대한 프롬프트 테스트
  • 모델 간 출력 비교

플레이그라운드로 이동

Novita AI 플레이그라운드에서 Qwen3.5-397B-A17B 사용: 설정이나 코드 불필요

Novita 플레이그라운드

옵션 2: API 액세스 (프로덕션 준비)

실제 애플리케이션의 경우 API 액세스가 가장 일반적인 접근 방식입니다.

Novita AI API를 선택해야 하는 이유

  • 엔터프라이즈급 GPU 클러스터
  • 최적화된 MoE 추론
  • 저지연 분산 서빙
  • 높은 동시성에서 자동 확장
  • OpenAI 호환 엔드포인트
  • 사용량 기반 요금제

API 가격
토큰 유형 가격
입력 100만 토큰당 $0.6
출력 100만 토큰당 $3.6

API 시작하기

  • 1단계: 계정 생성 또는 로그인: https://novita.ai를 방문하여 가입하거나 로그인하세요.
  • 2단계: 키 관리로 이동: 로그인 후 “API Keys” 를 찾으세요.
  • 3단계: 새 키 생성: “Add New Key” 버튼을 클릭하세요.
  • 4단계: 키 즉시 저장: 키가 생성되면 즉시 복사하여 안전하게 보관하세요. 한 번만 표시됩니다.

API 키 받기

API 키를 얻는 방법

예제 (Python)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 유용한 도우미입니다."},
        {"role": "user", "content": "안녕하세요, 어떻게 지내세요?"}
    ],
    max_tokens=64000,
    temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)

옵션 3: SDK 통합

Novita는 OpenAI 스타일 SDK와 완벽하게 호환됩니다:

  • 드롭인 교체 (base_url + 모델 이름 변경)
  • 라우팅 및 에이전트 오케스트레이션 지원
  • LangChain, 커스텀 에이전트 및 백엔드 시스템에 쉽게 통합

옵션 4: 타사 플랫폼

Novita는 다음 플랫폼과 통합됩니다:

결론

Qwen3.5-397B-A17B는 규모, 효율성 및 강력한 다국어 추론을 결합한 새로운 세대의 초대형 MoE 언어 모델을 대표합니다.

그러나 액세스 및 배포 복잡성은 팀의 속도를 늦출 수 있습니다. Novita AI를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:

  • 플레이그라운드를 통해 즉시 테스트
  • 프로덕션 등급 API를 통해 통합
  • 확장 가능한 애플리케이션을 위해 SDK 사용
  • 무거운 GPU 인프라 관리 회피

Qwen3.5-397B-A17B로 구축할 준비가 되셨다면, 지금 Novita AI의 모델 API로 시작하여 최첨단 AI 기능을 더 빠르고 효율적으로 제품에 도입하세요.

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하면서도 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.

자주 묻는 질문

Qwen3.5-397B-A17B란 무엇인가요?

Qwen3.5-397B-A17B는 알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 개발한 397B 파라미터의 Mixture-of-Experts (MoE) 대형 언어 모델입니다. 토큰당 17B 파라미터를 활성화하며 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하여 강력한 추론, 코딩 및 다국어 성능을 제공합니다.

Qwen3.5-397B-A17B가 다른 오픈 웨이트 LLM보다 더 나은가요?

현재 사용 가능한 가장 강력한 오픈 웨이트 모델 중 하나로, 추론, 코딩(SWE-bench), 멀티모달 작업(MMMU-Pro, OmniDocBench) 및 에이전트 워크플로에서 경쟁력 있는 벤치마크 점수를 보유하고 있습니다. 성능 비교는 워크로드 및 평가 설정에 따라 다를 수 있습니다.

Qwen3.5-397B-A17B를 실행하려면 얼마나 많은 GPU가 필요하나요?

독립적으로 실행하려면 일반적으로 분산 병렬 처리가 가능한 멀티 노드, 고메모리 GPU 클러스터(A100 또는 H100급 GPU)가 필요합니다. 대부분의 팀은 복잡한 인프라 설정을 피하기 위해 Novita AI와 같은 관리형 클라우드 API를 통해 액세스합니다.

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